Desviación Media
Clase 18 de 28 • Curso de Probabilidad y Estadística 2018
Contenido del curso
Luis Fernando Úbeda Camacho
student•
hace 8 años
Diego Forero
Team Platzi•
hace 8 años
Andrés Madrigal
student•
hace 8 años
Clase 18 de 28 • Curso de Probabilidad y Estadística 2018
Contenido del curso
Luis Fernando Úbeda Camacho
Diego Forero
Andrés Madrigal
Jhon Freddy Puentes Nuñez
Richard Steven Parra
Edgar Simmons
Kenny Emmanuel Lajara Aquino
Smerlyn Javier Eusebio Bonifacio
Rashel Meléndez León
José de Jesús Jáuregui Padilla
Alejandro Vargas López
Hector Vasquez
Lucas Mateo Aldana Briceño
Luis Fernando Pedroza Taborda
Wilson Fernando Antury Torres
Miguel Angel Guerrero Salinas
Joel Bello
Roberto Arturo
Diego Alvaro Parra Abad
Kevin Rafael Santacruz Burgos
FIDEL OSWALDO SILVA RICARDO
Rodríguez Brian
Carlos Zea
Luis Ruiz Ramos
JAIME NIÑO SOLANO
Sergio Rubiano
Claudia A Sedano Porras
Franco Mercado
Abner Pérez Rodríguez
FIDEL OSWALDO SILVA RICARDO
Hugo Rodriguez
Felipe Robles
Usuario anónimo
Eduardo Osorio
Juan Nuñez
No hay archivo en esta clase ?
Los subiremos pronto, gracias por el reporte.
No hay archivo para la clase?
Desviación media: Este dato es: cuanto se alejan en promedio mis datos de la media.
Queda claro el proceso pero no el porque
En el vídeo ella lo mencionó pero super rápido, desviación media sirve para describir la variación en un conjunto de datos.
Espero haberte aportado!
Porque lo que hace es que saca la desviación de cada elemento en comparación a la media. Espero ahora esté claro.
ufff los videos del maestro alex son la onda jajaja soy su fan <3
grande profe Alex
Video de Khan Academy 👉🏻 Desviación media absoluta (DMA)
Acá dejo mi código en python, en programación funcional, con comentarios, para calcular la desviación media agrupada:
# -*- coding: utf-8 -*- from functools import reduce def media(lista): # Calcular la media de una lista de elementos return reduce( lambda a, b: a + b, lista ) / len(lista) def obtenerFrecuencias(lista): # Obtengo la lista de solo frecuencias, de la lista original return list(map(lambda x: x[1], lista)) def totalFrecuencia(lista): # Calculo el total de la frecuencia de la columna de la lista return reduce(lambda x, y: x + y , obtenerFrecuencias(lista)) def mediaTotal(lista, totalFrecuencia): # Calculo la media total de la columna de la lista, sumando la media de los rangos, dividido por el total de frecuencias return reduce(lambda a, b: a + b, list(map(lambda x: media(x[0]) * x[1], lista))) / totalFrecuencia def registroMedia(registro): # Calculo la media del rango del elemento return (registro[0] + registro[1]) / 2 def XMenosMedia(x, media): valRegistroMedia = registroMedia(x) print('Registro Media: {}'.format(valRegistroMedia)) # Calculo el valor absoluto de la media del rango del elemento, menos la media total return abs( valRegistroMedia - media ) def XMenosMediaPorFrec(lista, valTotalFrecuencia): valTotalMedia = mediaTotal(lista, valTotalFrecuencia) print("Total Media Aritmética: {}".format( valTotalMedia )) # Recorro la lista, calculando X - Media total * frecuencia, de cada elemento return list( map( lambda x: XMenosMedia( x[0], valTotalMedia ) * x[1], lista ) ) def agrupDesviacionMedia(lista): valTotalFrecuencia = totalFrecuencia(lista) print('Total frecuencia: {}'.format( valTotalFrecuencia )) #sumo todos los resultados del calculo de X - Media * frecuencia / total frecuencia return reduce(lambda x, y: x + y, XMenosMediaPorFrec(lista, valTotalFrecuencia)) / valTotalFrecuencia if __name__ == '__main__': # Lista de datos de ejemplo ((Rango), frecuencia) lista = [((10,15), 3), ((15,20), 5), ((20,25), 7), ((25,30), 4), ((30,35), 2)] print('Desviación media agrupada: {}'.format( agrupDesviacionMedia(lista) ))```
Nada mal... ;)
Excelente codigo, muy bien diseñado, gracias por compartir Hector.
La desviación media es el promedio de la diferencia entre los valores absolutos. Para obtenerla, necesitamos el promedio primero de la sumatoria de todos los datos.
x = (4 + 7 + 8 + 10 + 16)/5 = 45/5 = 9
Desviación media: = (|4 - 9| + |7 - 9| + |8 - 9| + |10 - 9| + |16 - 9|) / 5 = 3.2
Y luego restamos de manera absoluta cada elemento menos el promedio, y luego lo dividimos sobre la cantidad de elementos, como si estuviésemos sacando promedio otra vez.
Esto no aplica cuando tenemos una tabla de distribuciones.
Dado: 10, 15: f3 15, 20: f5 20, 25: f7 25, 30: f4 30, 35: f2
Tenemos que sacar la media de cada frecuencia. 12.5: f3 17.5: f5 22.5: f7 27.5: f4 32.5: f2
Entonces tendriamos que el promedio sería: 12.5 + 12.5 + 12,5 + 17,5 + 17,5 [...] = 457.5
La cantidad de elementos son 21. Entonces el promedio: 457.5/21 = 21.876
Ahora saquemos la desviacion media: Desviación media = (|12.5 - 21.86| + |12.5 - 21.86| + |12.5 - 21.86| [...])/21 = 4.69
Gracias por el aporte.
Tome su like buen hombre
Las desviación media es una medida de dispersión (parámetros que indican cómo los valores a evaluar se alejan de la media aritmética) que si bien lo mencionan permite demostrar cómo un conjunto de valores individuales se comporta respecto a la media calculada. Y el valor absoluto se aplica para evitar que las desviaciones de signo contrario se cancelen entre ellos.
Cuando se muestra la tabla de desviación media, [10, 15) significa que el conjunto de datos es de 10 a 14 realmente ya que esta el simbolo [ significa que incluye ese valor y ) lo excluye
MUY BUEN DATO COMPAÑERO, ES MUY IMPORTANTE TOMARLO EN CUENTA.
Pensar que en la escuela no prestaba atencion, y aca entiendo mejor.
que tan lejos estan los datos de la media aritmetica en promedio.
EL ejercicio de datos agrupados debería ser en excel, con más calma.
No entendi de donde salieron los valores de fi
Los valores de fi (frecuencia Absoluta) es la cantidad de veces que se repite el dato (el dato es xi), la suma de la columna debe dar el numero total de lo datos. :)
Ese dato es establecido, no se calcula.
A que te refieres con datos agrupados y no agrupados?
Los datos no agrupados son el conjunto de datos que no se han clasificado y es presentada en una tabla de datos donde cada valor se representa de forma individual. Ejemplo: Edad . . .Frecuencia 1 . . . . . . . . . 2 2 . . . . . . . . . 4 3 . . . . . . . . . 7 4 . . . . . . . . . 4 5 . . . . . . . . . 2 6 . . . . . . . . . 1 Total . . . . . . 20
Los datos agrupados son como lo indica su nombre, una cantidad dada de datos que puede clasificarse para su análisis. Y comúnmente se da en intervalos. Ejemplo: Edad. . .Frecuencia 1-2. . . . . . . .6 3-4. . . . . . . .11 5-6. . . . . . . .3 Total . . . . . . 20
Espero que te sea de utilidad.
LOS DATOS NO AGRUPADOS SON AQUELLOS QUE SOLO SON NUMEROS INDIVIDUALES.
LOS DATOS AGRUPADOS SON AQUELLOS QUE SE PRESENTAN EN INTERVALOS COMBINADOS.
¿Me parece o soy el único que cree que esta clase perdió el ritmo de todo lo anterior?
Si no me equivoco el nombre de los elementos de la segunda columna se llama marca de clase xi
Ej. Desviación Media
Deberia de utilizar la misma nomenclatura para evotar confusiones. Aqui utiliza fi para denotar frecuencia absoluta, mientras que en video anteriores utilizaba ni para denotar frecuencia absoluta y fi para frecuencia relativa.
Algo que me ayudó a entender el porqué de cada columna fue recordar como se hace una regresión lineal. En la regresión lineal, se trata de ajustar una nube de puntos a una recta que pase entre ellos de tal forma que para cada punto se tiene que medir cuanto varía la recta calculada con cada punto de nuestra nube. La columna x_i - Med representa cuan alejado de nuestro promedio está el punto estudiado. La columna (x_i - Med) f_i es el valor equivalente en frecuencia de esa misma desviación que consideramos anteriormente y la suma que se efectúa al final es para obtener el Promedio de esas desviaciones!! Tal vez lo que digo parezca obvio pero en lo personal me ayudó a comprender que significaba cada columna. Ahora entiendo mejor todo si lo pienso como una especie de ajuste.